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“AI + 医疗”: 人工智能落地的第一只靴子?

人工智能最大优势在于计算能力的高效,尤其在数据密集型、知识密集型、脑力劳动密集型行业领域。与互联网不同,人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的。

IBM的人工智能Watson,近日仅用 10 秒就开出了癌症处方。在引发舆论热潮的同时,也再次把 “AI + 医疗” 推向高潮。方正证券近日发布的互联网医疗深度报告就显示,尽管安防和智能投顾最为火热,但 AI 在医疗领域可能会率先落地。

接手 “互联网 +” 无奈的医疗痛点

图像识别、深度学习、神经网络等关键技术带动了人工智能新一轮大发展

该份报告指出,从互联网改造医疗行业的角度来划分,中国互联网医疗发展经历了三个阶段:信息服务阶段,即互联网改造的是医疗的信息流,实现人和信息的连接;咨询服务阶段,即互联网改造的是健康咨询的服务流,实现人和医生连接;诊疗服务阶段,互联网改造的是医疗的服务流,实现人和医疗机构的连接。

然而,互联网带来的模式创新没有根本上提升医疗供给端的服务能力,从而根本上解决医疗资源(尤其是医生)供不应求的局面。

与此同时,图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带动了人工智能新一轮的大发展。“人工智能 + 医疗” 概念应运而生。

与互联网的不同,人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的。

对人工智能医疗的需求主要基于几方面客观现实:一方面是优质医疗资源供给不足,成本高,医生培养周期长,误诊率高,疾病谱变化快,技术日新月异;另一方面,随着人口老龄化加剧、慢性疾病增长、对健康重视程度提高,医疗服务需求持续增加。

人工智能的核心能力实际上是人类自身已拥有的能力,但与人类相比,最大优势在于计算能力的高效,尤其在数据密集型、知识密集型、脑力劳动密集型行业领域。

在医疗领域,IBM Watson 可以在 17 秒内阅读 3469 本医学专著、24.8 万篇论文,69 种治疗方案、61540 次试验数据、10.6 万份临床报告。通过海量汲取医学知识,包括 300 多份医学期刊、200 多种教科书及近 1000 万页文字,IBM Watson 在短时间内迅速成为肿瘤专家。

阿里云研究中心和 BCG 的最新合作报告指出,从技术突破和应用价值两维度分析,未来人工智能会出现服务职能、科技突破、超级智能三个阶段。基于数据的服务智能阶段将在接下来 3—5 年爆发:人工智能拓展、整合多个垂直行业应用,丰富实用场景。IDC Digital 预测,截至 2020 年,医疗数据量将达 40 万亿 GB,预计约 80% 数据为非结构化数据。

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